Black Swift技术(BST)宣布扩大与NASA戈达德太空飞行中心的探路者任务，使用小型无人机系统(sUAS)开发增强的多角度遥感技术，用于植被健康和生长监测。
无人机平台可以有效和高效地监测作物健康和生长监测，通过使用窄光谱带(以531 nm为中心)来获得植被光合作用相关指数(例如，CCI“叶绿素/类胡萝卜素指数”和PRI“光化学反射率指数”)，通过跟踪季节性变化的色素比率和无法使用已建立的绿色指数(例如，NDVI)的光合速率。
MALIBU(多角度成像双向反射率分布函数小型无人机)探路者任务使用黑雨燕的先进小型无人机系统，黑雨燕S2™，使用多光谱成像仪在不同的视角上捕获多角度反射率测量，用于陆地表面研究。MALIBU的主要子系统是基于Tetracam迷你多摄像机阵列(MCA)成像系统的多角度传感器阵列，可生成科学质量的参考数据集，适用于校准/验证活动，支持NASA的旗舰地球科学任务。
近30年来，美国宇航局一直在使用卫星遥感器来测量和绘制地球上植被的密度。利用美国国家海洋和大气管理局的高级超高分辨率辐射计(AVHRR)，科学家们一直在收集地球表面的图像。这些图片显示了全球植物生长的密度。最常用的测量方法是归一化植被指数(NDVI)。NDVI是根据植被反射的可见光和近红外光计算的。健康的植被吸收了大部分射向它的可见光，并反射了大部分近红外光。不健康或稀疏的植被反射更多的可见光和更少的近红外光。NDRE(归一化差红边)是当传感器的红边带可用时制定的指标，使叶绿素含量得到确定。虽然NDVI和NDRE可以提供有价值的数据，但多光谱传感器的进步纠正了由空气中的颗粒和植被以下的地面覆盖引起的反射光的一些扭曲，从而获得更准确的图像和数据集。
典型的多光谱相机可能有5个通道，而MALIBU的多角度传感器阵列由12个传感器或通道组成。主(左舷)Tetracam相机有5个通道和入射光传感器，而辅助(右舷)相机有6个通道。当组合在一起时，相机作为一个单一的传感器套件运行，合并视场为117.2度。MALIBU信道被特别选择用于覆盖多个卫星陆地传感器的相对光谱响应(RSR);例如Landsat-8 OLI, Sentinel-2 MSI, Terra和Aqua MODIS, Terra MISR, Suomi-NPP/JPSS VIIRS和Sentinel-3 OLCI。通过在一天内多次部署MALIBU，可以获得多个太阳角度和多个观测角度的数据，极大地提高了BRDF反演的精度。
根据NASA的说法，“通过增加对亚像素分辨率下地表方向反射率变化的理解，MALIBU将允许NASA任务评估和改进基于反射的生物地球物理特性的检索”。这包括植被指数、土地覆盖、物候、地表反照率、雪/冰覆盖和叶面积指数(LAI)/吸收的光合有效辐射(fAPAR)，以及其他陆地基本气候变量(ECVs)。根据美国地质调查局、世界气象组织(WMO)及其全球气候观测系统(GCOS)，卫星生成的陆地ecv提供了了解和预测气候演变、指导缓解和适应措施、评估风险和将气候事件归因于根本原因所需的经验证据(2)。
MALIBU还将为用户提供作物状况、植株活力、生长监测、病虫害检测的高精度图像，这些都是评估作物发育、产量最大化和生产效率的基本知识和数据。
Black Swift Technologies的首席执行官Jack Elston博士说:“MALIBU的目标是以传统NASA机载科学平台的一小部分成本，捕获及时、准确的原位数据。”“通过从一个具有成本效益的、可重复的sUAS平台测量陆地生物物理参数，MALIBU补充了NASA的卫星观测，同时大大降低了偏远地理区域有人驾驶飞机操作的后勤和技术复杂性。”
MALIBU在很大程度上依赖于Black Swift Technologies的专有SwiftCore™飞行管理系统来实现任务概述的准确结果。SwiftCore的高性能自动驾驶仪功能允许科学团队在AGL(可变高度取决于地形)和MSL(接近恒定高度)部署MALIBU，生成多角度反射率测量技术，用于使用sUAS进行陆地表面过程研究。在最初的飞行试验中，MALIBU能够以10厘米的空间分辨率捕获表面反射率各向异性的高角度采样(即，由双向反射率分布函数定义，另一种地面ECV)。在晴朗的天空条件下(在高纬度地区通常很困难)实现了昼夜景观格局的采样。此外，飞行部署之间的快速周转(即在不到一小时内准备好下一次飞行)，允许科学团队在Landsat-8 OLI立交桥期间进行测量。
MALIBU系统首次实地活动的成功向全世界的科学家和土地利用规划者展示了比以往任何时候都更准确有效地监测和规划农业、气候和天气变化及其影响的能力。
